牛津大学xDeepMind自然语言处理 第9讲（下）语音模型

阿尔法围棋是于2014年开始由英国伦敦Google DeepMind公司开发的人工智能围棋程序。AlphaGo是第一个打败人类职业棋手的计算机程序，也是第一个打败围棋世界冠军的计算机程序，可以说是历史上最强的棋手。 技术上来说，AlphaGo的算法结合了机器学习（machine learning）和树搜索（tree search）技术，并使用了大量的人类、电脑的对弈来进行训练。AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索（MCTS：Monte-Carlo Tree Search），以价值网络（value network）和策略网络（policy network）为指导，其中价值网络用于预测游戏的胜利者，策略网络用于选择下一步行动。价值网络和策略网络都是使用深度神经网络技术实现的，神经网络的输入是经过预处理的围棋面板的描述（description of Go board）。

模式识别（英语：Pattern recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域，它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性，目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能，或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。